Ciencia: Inteligencia Artificial

Ciencia: Inteligencia Artificial

Para simplificar las cosas, la inteligencia artificial (IA) se refiere a los sistemas o las máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y que tienen la capacidad de mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan. La IA se manifiesta de varias formas, como:

– Bots conversacionales que utilizan la IA para comprender más rápido los problemas de los clientes y proporcionar respuestas más eficientes.
– Los asistentes inteligentes utilizan la IA para analizar información crítica proveniente de grandes conjuntos de datos de texto libre para mejorar la programación.
– Los motores de recomendación pueden proporcionar recomendaciones automatizadas para programas de TV según los hábitos de visualización de los usuarios.

Aunque comúnmente la IA se muestra como imágenes de robots humanoides de alto funcionamiento que se apoderan del mundo, la IA no pretende reemplazar a los humanos. Su objetivo es potencializar las capacidades y contribuciones humanas. Eso la convierte en un activo comercial muy valioso.

En realidad, el término Inteligencia Artificial no es tan reciente. En 1956, el profesor John McCarthy creó la expresión para referirse a la capacidad de las máquinas para resolver problemas que, hasta entonces, solo los humanos podían resolver.

John McCarthy

El concepto de IA sigue se mantiene: la viabilidad de que las máquinas “piensen” como los humanos, desarrollen la capacidad de aprender, razonar, percibir, deliberar y decidir lógicamente sobre los hechos.

Otro aspecto importante a considerar de la IA es que, derivado de la capacidad de aprender, debe ser alimentada constantemente para que pueda seguir evolucionando tan bien como una persona. Por más complejo que sea esto, únicamente es posible con procesos de cálculo simples, como:

– Modelos de datos: estructuras para procesar, categorizar y analizar de manera inteligente los datos;
– Big Data: base que permite disponer de grandes cantidades de datos para su procesamiento.
– Poder de procesamiento: capacidad operativa y logística para procesar información de manera rápida y eficiente.

Como quiera que sea, el entendimiento del funcionamiento de la IA, requiere saber que existe una combinación de tecnologías que la hace posible.

La Inteligencia Artificial está compuesta de códigos y datos. Los primeros son responsables de leer e interpretar los segundos.

Sin embargo, es más que un simple análisis de datos y, para cumplir con una infinidad de comandos complejos que resultan en la capacidad de imitar a los humanos, incluye varias tecnologías.

Machine Learning
El primer pilar de la IA es el aprendizaje automático, mediante el cual las computadoras se vuelven capaces de aprender y evolucionar. En tecnología, lo que sucede es el procesamiento lógico de los datos y la identificación de patrones que generan inteligencia.

Sin el Machine Learning, lo que entendemos como inteligencia artificial no se materializaría.

Este sistema funciona así: la máquina supervisa todas las acciones de los clientes, por ejemplo, en el sitio web e identifica patrones, como cuando los clientes que vieron un producto X también demuestran interés por Y.

Por lo tanto, cuando un usuario realiza la primera búsqueda, el sistema indica otro producto porque reconoce que existe una relación entre las búsquedas.

En el Machine Learning, estos patrones se identifican en redes infinitas, de modo que hay miles de puntos de intersección que son conexiones entre la información, permitiendo, de esa forma, una inteligencia a gran escala.

Deep Learning
Otro concepto esencial para la realización de la IA actual, que consiste en una profundización del Aprendizaje Automático, haciéndolo más inteligente y complejo. La tecnología utiliza herramientas más sofisticadas que hacen que los resultados sean mejores.

Por ejemplo, la tecnología puede identificar excepciones en los gustos de los clientes para no hacer sugerencias sin calidad.

Si de 1000 clientes que buscan una smartTV 800, estos continúan su búsqueda con un home theater, para el software se trata de una indicación relevante.

Sin embargo, si cinco usuarios después de buscar smartTV comienzan una búsqueda de zapatos, por ejemplo, el Machine Learning lo podría entender como una indicación válida.

El Deep Learning, en cambio, entiende que son productos no relacionados y, por lo tanto, evita que algunas excepciones del comportamiento del usuario se conviertan en una regla.

Por lo tanto, la tecnología utiliza redes más complejas para comprender que, si bien ocurre algo, no es una búsqueda causal y, por lo tanto, no es un resultado relevante para el usuario.

Así bien, el Deep Learning puede comprender los pensamientos humanos con más detalle que el Machine Learning.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El último pilar de la IA, responsable del trabajo de finalización de los resultados, haciéndolos más naturales y más humanos.

Por ejemplo, actualmente muchos e-commerces usan chatbots para atender a sus clientes. Sin embargo, la calidad de la tecnología radica en el PLN.

Cuando no está integrado en la solución, el robot se vuelve artificial, incapaz de mejorar el lenguaje utilizado para hacerlo más similar al utilizado por los clientes.

La perfección excesiva del lenguaje y la incapacidad de incorporar elementos más informales es lo que hace que el robot se vuelva artificial, independientemente de la capacidad de ayudar realmente al consumidor.

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Mean Machine

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